package com.tanhua.dubbo.api;

import cn.hutool.core.collection.CollUtil;
import com.tanhua.model.mongo.RecommendUser;
import com.tanhua.model.mongo.UserLike;
import com.tanhua.model.vo.PageResult;
import org.apache.dubbo.config.annotation.DubboService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.domain.Sort;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.Aggregation;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.AggregationResults;
import org.springframework.data.mongodb.core.aggregation.TypedAggregation;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Criteria;
import org.springframework.data.mongodb.core.query.Query;

import java.util.List;

@DubboService
public class RecommendUserApiImpl implements RecommendUserApi {

    //  注入MongoDB的查询方法
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;

    // 查询今日佳人
    public RecommendUser queryWithMaxScore(Long toUserId) {
        // 根据toUserId查询,根据评分来进行排序,选取第一条
        // 构建Criteria,条件查询   根据toUserId来进行查询
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(toUserId);
        // 构建Query   查询跟id相关的,进行排序,降序排序,选择第一条数据, (skip)为零时可以不写
        Query query = new Query(criteria).with(Sort.by(Sort.Order.desc("score"))).limit(1);
        // 使用mongoTemplate来进行查询
        return mongoTemplate.findOne(query,RecommendUser.class);
    }

    // 分页查询推荐好友
    public PageResult queryRecommendUserList(Integer page, Integer pagesize, Long toUserId) {
        // 1:构建Criteria对象
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(toUserId);
        // 2:构建query对象
        Query query = new Query(criteria);
        // 3:查询总数
        Long count = mongoTemplate.count(query,RecommendUser.class);
        // 4:查询数据列表
        query.with(Sort.by(Sort.Order.desc("score"))).skip(pagesize).limit((page - 1) * pagesize);
        List<RecommendUser> recommendUsers = mongoTemplate.find(query, RecommendUser.class);
        // 5:构造返回值
        return new PageResult(page,pagesize,count,recommendUsers);
    }

    // 查看佳人详情,查看两者id的关系
    public RecommendUser queryByUserId(Long userId, Long toUserId) {
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(toUserId).and("userId").is(userId);
        Query query = new Query(criteria);
        RecommendUser user = mongoTemplate.findOne(query, RecommendUser.class);
        // 如果查询的结果为null,就构建一个缘分值传递过去
        if (user == null){
            user = new RecommendUser();
            user.setUserId(userId);
            user.setToUserId(toUserId);
            user.setScore(95d);
        }
        return user;
    }

    //查询探花列表，查询时需要排除喜欢和不喜欢的用户 , 随机查询  ,  指定查询的数量
    public List<RecommendUser> queryCardsList(Long userId, int counts) {
        // 1:查询喜欢不喜欢的用户id
        List<UserLike> userLikes = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("userId").is(userId)), UserLike.class);
        // 1.1:只需要其中的喜欢或者不喜欢的用户id,提取出来
        List<Long> likeUserId = CollUtil.getFieldValues(userLikes, "likeUserId", Long.class);
        /* 1.2:提取出用户推荐表中的id
         List<RecommendUser> users = mongoTemplate.find(Query.query(Criteria.where("toUserId").is(userId)), RecommendUser.class);
         List<Long> recommendUserId = CollUtil.getFieldValues(users, "userId", Long.class);*/
        // 2:构造条件,根据查到的id,在用户推荐中将其排除掉, nin 代表查询所有字段,但是需要排除掉某些字段
        Criteria criteria = Criteria.where("toUserId").is(userId).and("userId").nin(likeUserId);
        // 3:使用统计函数,随机获取推荐的用户列表
        TypedAggregation<RecommendUser> newAggregation = TypedAggregation.newAggregation(RecommendUser.class,  // 指定操作那个对象
                Aggregation.match(criteria), // 指定查询条件
                Aggregation.sample(counts));// 指定查询数量
        AggregationResults<RecommendUser> results = mongoTemplate.aggregate(newAggregation, RecommendUser.class);
        // 4:构造返回即可
        return results.getMappedResults();
    }
}
